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本文内容来源于《测绘通报》2022年第4期，审图号：GS（2022）1760号
师芸, 石龙龙, 牛敏杰, 赵侃
基金项目：国家自然科学基金(；)
关键词：滑坡，自动识别，深度学习，实例分割，YOLACT
摘要 ：滑坡自动识别能够解决人工目视解译方法速度慢的问题，现有基于深度学习的自动识别方法多以目标检测和语义分割等单任务识别方法为主。本文基于深度学习实例分割网络探索可同时完成滑坡目标定位和语义分割的多任务识别方法。首先，基于谷歌地球影像构建了包含3822个样本的黄土滑坡样本数据集；然后，采用单阶段实例分割网络(YOLACT)构建了基于小样本学习的黄土滑坡多任务自动识别模型；最后，通过大、中、小3种比例尺度的滑坡测试样本对识别结果进行评价。试验结果表明：①滑坡目标定位框(Box)平均精确度为61.66%，滑坡语义分割掩码(Mask)平均精确度为62.0%，大比例尺测试结果中Mask交并比为0.88；②基于YOLACT构建的滑坡识别模型可同时完成滑坡目标定位和滑坡高精度掩码分割的双任务识别，为滑坡多任务自动识别及快速制图提供了技术支撑。
1.1 研究区及研究数据
图 1
所示。
图 2(a)
所示。这对于机器而言属于不同的滑坡样本，结合谷歌地球的历史影像储存功能，可获得同一滑坡不同发育阶段的影像，从而达到数据增强目的。
所示。因此通过获取谷歌地球不同季节的历史影像可达到数据增强的目的。
图 2(c)
所示，同样可以达到数据增强的目的。
图 3
所示。
[17
]
的特征提取模块，将实例分割任务划分为两个并行的子任务，通过两个平行子任务结果的融合得到最终的实例分割结果。分割任务划分如下：
(1)
(2)
(3)
图 4
所示，将测试集划分为大比例尺、中比例尺和小比例尺3种尺度，其中大比例尺样本为单体滑坡。对3种尺度下的测试样本分别计算滑定位框(Box)和滑坡语义分割掩码(Mask)的AP值。同时，对大比例尺单体滑坡样本，计算滑坡语义分割掩码的交并比(Mask_IoU)。
表 1
。
表 1 测试集精度
为不同尺度下滑坡识别结果，给出了滑坡自动识别结果及各尺度样本对应的滑坡真值。从大比例尺滑坡样本测试结果来看，YOLACT在预测滑坡定位框的同时还能对滑坡进行精细化的语义分割，生成高精度的Mask，这为后续视觉分析及滑坡快速制图提供了便利。从中、小比例尺滑坡样本测试结果看，YOLACT在不同尺度下均能实现滑坡多任务自动识别，具有较强的泛化能力。
图 5
大比例尺样本识别结果可以看出，识别结果中滑坡目标定位框和滑坡语义分割掩码与目视解译结果基本吻合。针对大比例尺滑坡测试样本识别结果计算了Mask_IoU，结果显示为0.88，预测结果与真值具有较高的一致性，说明实例分割方法在滑坡自动识别过程中可同时完成滑坡位置定位和滑坡高精度的掩码分割任务。
为中比例尺滑坡样本未识别结果，可以看出错误识别较少，未识别滑坡较多。通过对比分析发现，未识别滑坡多为发生时间较久且未经人为改造的老滑坡体。这种滑坡在影像上边界模糊，受自然侵蚀作用的影响滑坡体纹理已经与周围环境几乎一致，使得滑坡浅层特征丢失严重，而且这种滑坡样本也相对较少，因此深度卷积神经网络也较难获取其深层特征，从而导致无法被识别。
为小比例尺滑坡样本错误识别结果，相比中比例尺滑坡样本，识别结果中错误识别较多。从错误识别结果来看，错误识别原因为：①小比例尺滑坡测试样本分辨率较低，识别目标无法表现出较多的识别特征，从而导致被误判; ②模型误将梯田识别为滑坡的情况较多，通过对比已改造为农田的老滑坡体和错误识别结果发现，已改造为农田的老滑坡体虽然具有明显的滑坡边界，但其滑坡体后期多被改造为梯田，使得滑坡体与周围梯田具有一致特征，从而增加了识别难度。
：师芸(1974—)，女，博士，教授，主要从事环境遥感与防灾减灾研究工作。E-mail: shiyun0908@hotmail.com
：石龙龙。E-mail: @.com
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